Simulação sequencial na interpolação dos dados de entrada ou saída do modelo de lixiviação do software Araquá

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Simulação espacial da perda de solo e nutrientes por erosão em um argissolo sob cultivo de cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Simulação geoestatística e classificação numérica para o delineamento de unidade de mapeamento de atributos e erosão do solo

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Simulação sequencial de atributos diagnósticos do solo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uncertainties in the prediction of spatial variability of soil CO2 emissions and related properties

A emissão de CO2 do solo apresenta alta variabilidade espacial, devido à grande dependência espacial observada nas propriedades do solo que a influenciam. Neste estudo, objetivou-se: caracterizar e relacionar a variabilidade espacial da respiração do solo e propriedades relacionadas; avaliar a acurácia dos resultados fornecidos pelo método da krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana; e avaliar a incerteza na predição da variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo e demais propriedades utilizando a simulação sequencial gaussiana. O estudo foi conduzido em uma malha amostral irregular com 141 pontos, instalada sobre a cultura de cana-de-açúcar. Nesses pontos foram avaliados a emissão de CO2 do solo, a temperatura do solo, a porosidade livre de água, o teor de matéria orgânica e a densidade do solo. Todas as variáveis apresentaram estrutura de dependência espacial. A emissão de CO2 do solo mostrou correlações positivas com a matéria orgânica (r = 0,25, p < 0,05) e a porosidade livre de água (r = 0,27, p <0,01) e negativa com a densidade do solo (r = -0,41, p < 0,01). No entanto, quando os valores estimados espacialmente (N=8833) são considerados, a porosidade livre de água passa a ser a principal variável responsável pelas características espaciais da respiração do solo, apresentando correlação de 0,26 (p < 0,01). As simulações individuais propiciaram, para todas as variáveis analisadas, melhor reprodução das funções de distribuição acumuladas e dos variogramas, em comparação à krigagem e estimativa E-type. As maiores incertezas na predição da emissão de CO2 estiveram associadas às regiões da área estudada com maiores valores observados e estimados, produzindo estimativas, ao longo do período estudado, de 0,18 a 1,85 t CO2 ha-1, dependendo dos diferentes cenários simulados. O conhecimento das incertezas gerado por meio dos diferentes cenários de estimativa pode ser incluído em inventários de gases do efeito estufa, resultando em estimativas mais conservadoras do potencial de emissão desses gases.

Métodos geoestatísticos na caracterização espacial de óxidos de ferro em diferentes pedoformas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Incerteza espacial da emissão de 'CO IND.2' do solo em dois sistemas de manejo da palhada da cana-de-açúcar

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Incertezas na estimativa da variabilidade espacial da emissão de CO2 do solo e propriedades edáficas em área de cana crua

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem da incerteza da distribuição espacial de fósforo e potássio do solo sob a cultura canavieira

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

Métodos geoestatísticos na modelagem espacial do diâmetro médio do cristal da goethita

Uma das necessidades da agricultura de precisão é avaliar a qualidade dos mapas dos atributos dos solos. Neste sentido, o presente trabalho objetivou avaliar o desempenho dos métodos geoestatísticos: krigagem ordinária e simulação sequencial gaussiana na predição espacial do diâmetro médio do cristal da goethita com 121 pontos amostrados em uma malha de 1 ha com espaçamentos regulares de 10 em 10 m. Após a análise textural e da concentração dos óxidos de ferro, calcularam-se os valores do diâmetro médio do cristal da goethita os quais foram analisados pela estatística descritiva e geoestatística; em seguida, foram utilizadas a krigagem ordinária e a simulação sequencial gaussiana. Com os resultados avaliou-se qual foi o método mais fiel para reproduzir as estatísticas, a função de densidade de probabilidade acumulada condicional e a estatística epsilon εy da amostra. As estimativas E-Type foram semelhantes à krigagem ordinária devido à minimização da variância. No entanto, a krigagem deixa de apresentar, em locais específicos, o grau de cristalinidade da goethita enquanto o mapa E-Type indicou que a simulação sequencial gaussiana deve ser utilizada ao invés de mapas de krigagem. Os mapas E-type devem ser preferíveis por apresentar melhor desempenho na modelagem.

Modelagem geoestatística das incertezas da distribuição espacial do fósforo disponível no solo, em área de cana-de-açúcar

Phosphorus is one of the limiting nutrients for sugarcane development in Brazilian soils. The spatial variability of this nutrient is great, defined by the properties that control its adsorption and desorption reactions. Spatial estimates to characterize this variability are based on geostatistical interpolation. However, inherent uncertainties in the procedure of these estimates are related to the variability structure of the property under study and the sample configuration of the area. Thus, the assessment of the uncertainty of estimates associated with the spatial distribution of available P (Plabile) is decisive to optimize the use of phosphate fertilizers. The purpose of this study was to evaluate the performance of sequential Gaussian simulation (sGs) and ordinary kriging (OK) in the modeling of uncertainty in available P estimates. A sampling grid with 626 points was established in a 200-ha experimental sugarcane field in Tabapuã, São Paulo State. The sGs algorithm generated 200 realizations. The sGs realizations reproduced the statistics and the distribution of the sample data. The G statistic (0.81) indicated good agreement between the values of simulated and observed fractions. The sGs realizations preserved the spatial variability of Plabile without the smoothing effect of the OK map. The accuracy in the reproduction of the variogram of the sample data obtained by the sGs realizations was on average 240 times higher than that obtained by OK. The uncertainty map, obtained by OK, showed less variation in the study area than that obtained by sGs. Thus, the evaluation of uncertainties by sGs was more informative and can be used to define and delimit specific management areas more precisely.

Modelagem e quantificação da incerteza espacial do potássio disponível no solo por simulações estocásticas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Geoestatística, simulação estocástica e sensoriamento remoto na estimativa de produção do café conilon

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise multivariada de dados espaciais na classificação interpretativa de solos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Avaliação do impacto do reservatório de Três Irmãos sobre a superfície potenciométrica do aquífero livre na cidade de Pereira Barreto (SP): uma abordagem numérica e geoestatística

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)